投稿日: WWW 論文紹介

Spatio-temporal Dynamics of Online Memes: A Study of Geo-tagged Tweets

Kamath, Krishna Y.
Caverlee, James
Lee, Kyumin
Cheng, Zhiyuan
In Proc. of WWW 2013
http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2488447

概要

ジオタグとハッシュタグの付いたツイートを用いて、2地域間の距離と共有されるハッシュタグの性質や、ハッシュタグの伝播の傾向、各地域がハッシュタグの伝播に与える影響などを分析。
世界中の各地域ごとのハッシュタグの傾向を調べるため、Universal Transverse Mercatorを用いて、地球全体を10km四方の正方形に分割。

データ

2011年2月1日から2012年10月31日の間の、ジオタグデータ付きの20億ツイートを収集して使用。その中には3億4,200万(ユニーク数は2,700万)のハッシュタグが含まれる。

分析

  • 2地域間の距離に関する分析
  • 2地域間の距離が大きくなるほど、同一のハッシュタグが共通して出現する確率は低くなる。また2地域間の距離が大きくなるほど、同一のハッシュタグが2地域で初めて出現するタイムラグが大きくなる。

  • ハッシュタグのメジャー度と分布に関する分析
  • 出現頻度の低いハッシュタグほど、少ない地域、近い地域で使用される。あるハッシュタグが付いたツイートの50%以上が1つの地域から投稿されているケースは全ハッシュタグの半数にものぼる。約20%のハッシュタグは1つの地域からのみ投稿される。
    ハッシュタグのうち60%はLocal Interest(e.g. #ramadanmovies)なもの、15%はRegional and Event-Driven(e.g. #cnbcdebate)なもの、25%はWorldwide Phenomena(e.g. #timessquareball)であった。

  • ハッシュタグの出現頻度のピークに関する分析
  • ハッシュタグのうち25%は初出から30分以内に出現頻度がピークを迎え、20%は30分から10時間の間、55%は10時間より後にピークを迎える。

  • 各地域のハッシュタグの伝播の影響力に関する分析
  • 2地域で投稿された、あるハッシュタグを持つ全ツイートの投稿日時を比較することで、一方の地域が他方の地域に対して持つ影響力を測る手法を提案。対象のハッシュタグを持つツイートがより多く、早く投稿された地域が、他方の地域に対して影響力を持つと考える。この手法を用いると、ニューヨークは他の多くの地域に対して影響力を持っている、College Stationは他の多くの地域から影響を受けている、といったことがわかる。


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